摘要
本发明公开了一种基于可控感受野的图像修复方法,涉及图像修复技术领域。该方法包括:通过膨胀和侵蚀操作细化待修复图像的边缘,得到二值掩码边缘增强图像,将待修复图像和二值掩码边缘增强图像拼接;通过多层感受野模块构建图像修复模型;在可控感受野模块中,将输入特征按比例因子拆分,通过局部分支和全局分支提取不同感受野的特征,并进行融合,通过图像修复模型层层提取特征,实现由待修复图像到重建图的学习和映射,得到修复图像;图像修复模型训练过程采用包含可控感受野对抗损失的混合损失函数。该方法通过捕捉和强化掩膜区域的边缘细节,以及通过可控感受野同时兼顾局部细节和全局结构的平衡,从而提高了修复图像的质量。
技术关键词
图像修复模型
注意力机制
图像修复方法
分支
融合特征
样本
网络特征
图像修复技术
模块
混合损失函数
解码器
通道
编码器
输入端
图像拼接
输出特征
因子
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事件特征
事件流数据
交叉注意力机制
图像
融合多模态特征